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本项目包含了第四届计图挑战赛热身赛的代码实现。本项目的特点是:使用 Jittor 库训练生成对抗网络(GAN)模型,针对 MNIST 数据集进行训练。
本项目可在 1 张 RTX 3060 上运行,训练时间约为1小时。
执行以下命令安装 python 依赖
python -m pip install jittor
修改number变量值
python GGAN.py
使用 Jittor 训练 GAN 模型在 MNIST 数据集上生成逼真图像,使用不同号码生成图片进行测试
根据计图官方代码填充
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
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Jittor_lsz
Jittor 计图挑战热身赛(手写数字生成)
简介
本项目包含了第四届计图挑战赛热身赛的代码实现。本项目的特点是:使用 Jittor 库训练生成对抗网络(GAN)模型,针对 MNIST 数据集进行训练。
安装
本项目可在 1 张 RTX 3060 上运行,训练时间约为1小时。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
训练
修改number变量值
推理
使用 Jittor 训练 GAN 模型在 MNIST 数据集上生成逼真图像,使用不同号码生成图片进行测试
致谢
根据计图官方代码填充